Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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1991.10a
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pp.179-182
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1991
In this paper, we survey traffic control issues for the B-ISDN based on the ATM. We first investigate traffic descriptors to represent the characteristics of various ATM traffics in a standardized form. Also, we examine key issues related to the connection admission control, usage parameter control, network parameter control, priority control, and congestion control.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.7B
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pp.1296-1304
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1999
In this paper, we propose an enhanced usage parameter control algorithm, which is one of the preventive traffic control method in ATM networks. Proposed algorithm is based on the cell loss priority bit in the ATM cell header. This algorithm can eliminate the measurement phasing problem in cell conformance testing in ATM networks. Proposed algorithm can minimize the cell loss ratio of high priority cell(CLP = 0) and resolve the burstiness of cells which may be introduced in traffic multiplexing and demultiplexing procedure. For the performance evaluation, we simulate the proposed algorithm with discrete time input traffic model, the results show that the performance of proposed algorithm is better than that of ITU-T usage parameter control algorithm.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2005.05a
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pp.410-415
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2005
Recent measurements of local-area and wide-area traffic have shown that network traffic exhibits at a wide range of scales - Self-similarity. Self-similarity is expressed by long term dependency, this is contradictory concept with Poisson model that have relativity short term dependency. Therefore, first of all for design and dimensioning of next generation communication network, traffic model that are reflected burstness and self-similarity is required. Here self-similarity can be characterized by Hurst parameter. In this paper, when different many data traffic being integrated under various environments is arrived to communication network, Hurst Parameter's change is analyzed and compared with simulation results.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.9
no.2
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pp.455-461
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2008
Enhanced Distributed Channel Access (EDCA) is a channel access scheme adopted by the IEEE 802.11e draft standard for QoS-enabled wireless local area networks. It classifies traffic into separate Access Categories (ACs) and achieves service differentiation by allowing each AC to have its own values of channel access parameters. This paper proposes a scheme to dynamically adapt the EDCA parameters to traffic environment so that they both maximize the throughput of non real-time traffics and meet the delay and throughput constraints of real-time traffics. For this purpose, we develop a design algorithm for efficient exploration of the EDCA parameter space. Using the algorithm, we derive a Pareto curve fur delay-throughput trade-off in each anticipated traffic environment. The Pareto database can then be used to optimally adjust the parameter according to the traffic environment and administrative policies. Simulation results show that compared with the default parameter configuration, the proposed scheme is better for delay, throughput guarantee and can improve the throughput of non real-time traffics by 12% on average.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.4
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pp.1927-1943
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2016
Jitterbug is a passive network covert timing channel supplying reliable stealthy transmission. It is also the basic manner of some improved covert timing channels designed for higher undetectability. The existing entropy-based detection scheme based on training sample binning may suffer from model mismatching, which results in detection performance deterioration. In this paper, a new detection method based on the feature of Jitterbug covert channel traffic is proposed. A fixed binning strategy without training samples is used to obtain bins distribution feature. Coefficient of variation (CV) is calculated for several sets of selected bins and the weighted mean is used to calculate the final CV value to distinguish Jitterbug from normal traffic. Furthermore, the timing window parameter of Jitterbug is estimated based on the detected traffic. Experimental results show that the proposed detection method can achieve high detection performance even with interference of network jitter, and the parameter estimation method can provide accurate values after accumulating plenty of detected samples.
Online traffic flow modeling is attracting more attention due to intelligent transport systems and technologies. The flow-density relation plays an important role in traffic flow modeling and provides a basic way to illustrate traffic flow behavior under different traffic flow and traffic density conditions. Until now the research effort has focused mainly on the shape of the relation. The time series of the relation has not been identified clearly, even though the time series of the relation reflects the upstream/downstream traffic conditions and should be considered in the traffic flow modeling. In this paper the flow-density relation is analyzed dynamically and interpreted as a states diagram. The dynamic flow-density relation is quantified by applying fuzzy logic. The quantified dynamic flow-density relation builds the basis for online application of a macroscopic traffic flow model. The new approach to online modeling of traffic flow applying the dynamic flow-density relation alleviates parameter calibration problems stemming from the static flow-density relation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.10
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pp.3858-3874
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2021
As an essential part of the urban transportation system, precise perception of the traffic flow parameters at the traffic signal intersection ensures traffic safety and fully improves the intersection's capacity. Traditional detection methods of road traffic flow parameter can be divided into the micro and the macro. The microscopic detection methods include geomagnetic induction coil technology, aerial detection technology based on the unmanned aerial vehicles (UAV) and camera video detection technology based on the fixed scene. The macroscopic detection methods include floating car data analysis technology. All the above methods have their advantages and disadvantages. Recently, indoor location methods based on wireless signals have attracted wide attention due to their applicability and low cost. This paper extends the wireless signal indoor location method to the outdoor intersection scene for traffic flow parameter estimation. In this paper, the detection scene is constructed at the intersection based on the received signal strength indication (RSSI) ranging technology extracted from the wireless signal. We extracted the RSSI data from the wireless signals sent to the road side unit (RSU) by the vehicle nodes, calibrated the RSSI ranging model, and finally obtained the traffic flow parameters of the intersection entrance road. We measured the average speed of traffic flow through multiple simulation experiments, the trajectory of traffic flow, and the spatiotemporal map at a single intersection inlet. Finally, we obtained the queue length of the inlet lane at the intersection. The simulation results of the experiment show that the RSSI ranging positioning method based on wireless signals can accurately estimate the traffic flow parameters at the intersection, which also provides a foundation for accurately estimating the traffic flow state in the future era of the Internet of Vehicles.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.6
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pp.1480-1489
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1996
In ATM networks there are two methods in traffic control as schemes advancing the quality of service. One is reactive control after congestion and the other which is generally recommended, is preventive control before congestion, including connection admission control on call leel and usage parameter control, network parameter control, priority control and congestion control on cell level. In particular, usage parameter control is required for restricting the peak cell rate of bursy tracffic to the parameter negotiated at call set-up phase since the peak cell rate significantly influences the network quality of service. The scheme for progressing quality of service by usage parameter control is themethod using VSA(Virtual Scheduling Algorlithm) recommended ITU-T. The method using VSSA(Virtual Scheduling Suggested Algorlithm) in this paper is suggested by considering cell delay variation and token rate of leaky bucket, compared VSA and VSANT(Virtual Scheduling Algolithm with No Tolerance) with VSSA which polices violated cell probability of conformed peak cell rate and intentionally excessive peak cell rate. VSSA method using IPP(Interruped Poisson Process) model of input traffic source showed more quality of service than VSA and VSANT methods as usage parameter control because the suggested method reduced the violated cell probability of contformed peak cell rate and intentionally excessive peak cell rate.
The estimation of real-time Origin-Destination(O-D) parameters, which gives travel demand between combinations of origin and destination points on a urban freeway network, from on-line surveillance traffic data is essential in developing an efficient ATMS strategy. On this need a real-time O-D parameter estimation model is formulated as a parameter adaptive filtering model based on the extended Kalman Filter. A Monte Carlo test have shown that the estimation of time-varying O-D parameter is possible using only traffic counts. Tests with field data produced the interesting finding that off-ramp volume predictions generated using a constant freeway O-D matrix was replaced by real-time estimates generated using the parameter adaptive filter.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.14
no.6
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pp.91-99
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2015
This study intends to build a traffic accident predictive model considering road geometrics, traffic and enviromental characteristics and identify the relationship of 4-legs intersection accidents in Seoul and Busan metropolitan area. The RPNB(Random Parameter Negative Binomial) model shows improvement over the fixed NB(Negative Binomial) and out of 53 variables, 10 variables (main road number of lane, main road vehicle traffic volume(left), minor road vehicle traffic volume(right), main road drive restriction, minor road sight distance, minor road median strip, minor road speed limit, minor road speed restriction) showed to have significant variables affecting traffic accident occurrences in 4-legs signilized intersections. Also, among 10 significant variables, 2 variables(minor road sight distance, minor road speed restriction) found to be random parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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